层次分析法一致性检验
层次分析法判断矩阵求权值以及一致性检验程序
fun cti on [w, CR]=mycom(A, m, RI) _x, lumda］二eig(A);r=abs(sum(lumda));n=fin d (r==max(r));max_lumda_A=lumda( n, n);max_x_A=x(:, n);w=A/sum(A);CR= (max_1umda_A-m)/(m~l) /RI;end本mat lab程序用于层次分析法中计算判断矩阵给出的权值已经进行致性检验。
其中A为判断矩阵，不同的标度和评定A将不同。
m为A的维数RI为判断矩阵的平均随机一致性指标：根据m的不同值不同。
RI值当CRVO. 1时符合一致性检验，判断矩阵构造合理下面是层次分析法的简介, 以及判断矩阵构造方法。
•层次分析法的含义层次分析法(The analytic hierarchy process )简称AHP,在20 世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯塞蒂（rL. Saaty ）正式提出。
它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。
由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。
它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。
二•层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。
（1）层次分析法的原理层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。
这里所谓优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。
层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。
层次分析法在企业财务风险分析中的应用
层次分析法在企业财务风险分析中的应用一、层次分析法简介层次分析法（AHP）是由美国学者托马斯·塞伦提出的，是一种用于多准则决策的数学模型，通过构建层次结构，将复杂的决策问题分解成若干层次，从而进行逐层比较和综合，最终得出最优决策结果的方法。
AHP方法将问题划分为目标层、准则层和方案层，通过构建层次结构和专家判断矩阵，计算得出各层次因素的权重和最终决策结果，以实现多准则决策的科学性和合理性。
在企业财务风险分析中，AHP方法可以应用于构建企业财务风险评估模型，帮助企业管理者全面了解企业面临的各种财务风险，有效地进行风险管控和决策。
二、AHP在企业财务风险分析中的应用1.建立层次结构模型在进行企业财务风险分析时，首先需要确定目标层、准则层和方案层，构建一个层次结构模型。
目标层即是企业财务风险评估的目标，准则层包括各种影响企业财务风险的因素，如负债率、偿债能力、盈利能力、流动性等，方案层则是各种风险应对策略和措施。
通过构建层次结构模型，可以将复杂的财务风险问题分解成若干个层次，并且明确了解各因素之间的关系，有助于深入分析和综合评价。
2.建立判断矩阵当层次结构模型构建完成后，就需要对各级因素进行两两比较，得到专家判断矩阵。
专家判断矩阵是一种用于表达专家意见和判断结果的矩阵，通过专家对各因素之间的重要性进行比较，可以得出各因素之间的权重，从而为最终的决策提供依据。
在比较负债率和偿债能力时，专家可以通过打分的方式对两者的重要性进行评定，得出判断矩阵，以此类推对其他因素进行比较。
3.计算权重和一致性检验通过层次分析法可以计算得出各因素的权重，即各因素在企业财务风险评估中的重要程度。
AHP方法还提供了一致性检验，可以检查判断矩阵的一致性，确保专家判断结果的合理性。
一致性检验的结果可以帮助企业管理者判断专家判断结果的可信度，并在有必要时进行修正，提高决策的科学性和可靠性。
4.综合评价和决策通过计算得出的各因素权重，可以进行综合评价，得出企业的财务风险等级和排名。
层次分析法判断矩阵求权值以及一致性检验程序
function [w,CR]=mycom(A,m,RI)[x,lumda]=eig(A);r=abs(sum(lumda));n=find(r==max(r));max_lumda_A=lumda(n,n);max_x_A=x(:,n);w=A/sum(A);CR=(max_lumda_A-m)/(m-1)/RI;end本matlab程序用于层次分析法中计算判断矩阵给出的权值已经进行一致性检验。
其中A为判断矩阵，不同的标度和评定A将不同。
m为A的维数RI为判断矩阵的平均随机一致性指标：根据m的不同值不同。
当CR<0.1时符合一致性检验，判断矩阵构造合理。
下面是层次分析法的简介，以及判断矩阵构造方法。
一.层次分析法的含义层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T.L.Saaty）正式提出。
它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。
由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。
它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。
二.层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。
（1）层次分析法的原理层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。
这里所谓“优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。
层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。
层次分析法
bn1
bn2 ……
bnn
bij是对于Ak而言，Bi对Bj的相对重要性的数值表示。
Bij通常取1、3、5、7、9及其他们的倒数，其含义为：
尺度
１ ３ ５ ７ ９
含义
第i个因素与第j个因素的影响相同 第i个因素比第j个因素的影响稍强 第i个因素比第j个因素的影响强 第i个因素比第j个因素的影响明强 第i个因素比第j个因素的影响绝对地强
层次分析法
一 问题的提出
例1 购物 买钢笔，一般要依据质量、颜色、实用性、价格、
外形等方面的因素选择某一支钢笔。 下馆子，则要依据馆子的饭菜质量、区位条件、档
次、饭菜价格、服务质量等方面因素来选择。
例2 旅游 假期旅游，是去风光秀丽的苏州，还是去迷人的
北戴河，或者是去山水甲天下的桂林，一般会依据景 色、费用、食宿条件、旅途等因素选择去哪个地方。
课题D2
课题可行性B3
难
研财
易
究政
程
周支
度
期持
c3
c4
c5
课题D3
层次分解时注意事项：
如果所选的要素不合理，其含义混淆不清，或 要素间的关系不正确，都会降低AHP法的结果质量， 甚至导致AHP法决策失败。 为保证递阶层次结构的合理性，需注意以下问题： 1、要对问题的影响因素有充分的理解，必要的时 候可以咨询相关的专家； 2、分解简化问题时把握主要因素，不漏不多 3、注意相比较元素之间的强度关系，相差太悬殊 的要素不能在同一层次比较。 4、以上均为完全层次
层次总排序的一致性检验
(1)
(2)
(3)
在(1)式中，CI为层次总排序的一致性指标，CIj为与aj对应 的Ｂ层次中判断矩阵的一致性指标；在(2)式中，RI为层次总排 序的随机一致性指标，RIj为与aj对应的Ｂ层次中判断矩阵的随 机一致性指标；在(3)式中，CR为层次总排序的随机一致性比例。
层次分析法spss教程
层次分析法spss教程
层次分析法是一种用于多准则决策的方法，在SPSS软件中可以通过以下步骤进行：
1. 首先，导入数据。
数据应包括准则层和方案层的信息。
准则层是决策的准则，而方案层是待选择的各个方案。
2. 接下来，创建层次分析模型。
在SPSS软件中，可以使用层次分析法专用的插件进行创建。
选择“Analyze”->“Decision Trees”->“Analytic Hierarchy Process”。
3. 在创建模型时，需要确定决策的目标和准则。
设置准则的权重，权重表示每个准则对决策的重要程度。
在SPSS中，可以使用主观方法或客观方法来确定权重。
4. 设置方案的比较矩阵。
比较矩阵是用于比较各个方案在每个准则上的优劣程度。
在SPSS中，可以通过填写矩阵来完成方案的比较。
5. 进行一致性检验。
一致性检验用于检查比较矩阵的一致性，确保所选权重的合理性。
在SPSS中，可以通过CR值来判断一致性程度，CR值越接近0，表示一致性越好。
6. 根据准则权重和方案比较矩阵，计算各个方案的决策得分。
得分表示每个方案在总体考虑下的优劣情况。
在SPSS中，可以使用加权平均法来计算得分。
7. 最后，进行结果分析和决策选择。
根据各个方案的得分，可以进行排序和比较，选择最合适的方案。
需要注意的是，在使用层次分析法进行决策时，确保准则权重和比较矩阵的一致性是非常重要的。
此外，还需要进行灵敏度分析，检验准则权重的重要程度对最终决策结果的影响。
层次分析法重点推荐
Wi =
C2 1/5 1 C3 1/3 3
Wi
W
i 1
n
i
B2 C1 C2
C1 1 5
C3
3
1/3
1
1 1 3 1 0.406 0.067 0.067 0.405 1 1/5 1/3 (1) 5 3 (2) 3 15 = 2.466 A= 5 1 3 5 1 3 = 15 =W 3 1 1 3 1/3 1 3 1 1 1 3 n ⑶ n Wi n Wi' 0.405 2.466 1 3.871 （1）按行相乘 i 1 i 1 （2）开n次方 W1 0.405 （3）向量归一化 W1 = n 0.105 3.871 W i
3.使用层次分析法时需注意
如果所选的要素不合理，其含义混淆不清，或 要素间的关系不正确，都会降低AHP法的结果 质量，甚至导致AHP法决策失败。 为保证递接层次结构的合理性，需把握原则： 1.分解简化问题时把握主要因素，不漏不多
2.注意相比较元素之间的强度关系，相差太悬殊 的要素不能在同一层比较
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一个典型的层次结构由如下几类层次构成
1、最高层（总体目标层）：只有一个要素，一般是 分析问题的预定目标或期望实现的理想结果，是系统 评价最高准则。 2、中间层（准则层、中间层、分目标层、部门层、 约束层等）：包括为实现目标所涉及的中间环节，它 可以由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准 则等。一般是总目标的分项要求。 3、最底层（指标层、方案层）：是评价单元的具体 化，可具体化为定量或定性指标要求的层面，表现为 实现目标可供选择的各种方案、措施等，
层次分析及综合评价方法
采用适当的方法，将各个指标综合起来，得出一个总体的评价结果。
综合评价
对评价结果进行分析，为决策提供依据。
结果分析
07
综合评价指标体系的建立
构建步骤
明确评价目标、设计初步指标、筛选与确定指标、确定权重、建立完整的指标体系。
导向性原则
指标应具有导向性，能够引导被评价对象向正确的方向发展。
方案层可以包含多个元素，每个元素代表一个具体的方案或措施。
方案层需要具体、可行，能够针对准则层中的各个因素提出相应的解决方案。
方案层
03
构造判断矩阵
判断矩阵的定义与元素确定
判断矩阵定义
判断矩阵是层次分析法中用于表示各因素之间相对重要性的矩阵，通常采用正互反矩阵形式。
元素确定方法
判断矩阵的元素通常采用专家打分、历史数据比较等方法确定，根据实际情况选择合适的方法。
将决策问题分解成不同的组成因素，并根据因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同的层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。
将决策问题分解成不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同的层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。
通过较少的定量信息使决策者的思维过程数学化，为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。
计算加权评价值
根据加权评价值的大小，确定最优的决策方案。
确定决策方案
将决策方案付诸实施，并根据实际情况进行反馈和调整。
决策实施与反馈
基于层次总排序的决策分析
06
综合评价方法概述
定义
综合评价是一种对多个指标进行综合分析的方法，通过对各个指标进行权重分配，得出一个综合的评价结果。
运用层次分析法评价物流企业服务绩效
运用层次分析法评价物流企业服务绩效摘要：随着全球经济一体化和物流业的快速发展，物流企业服务绩效的评价成为了研究的重点。
本文采用层次分析法（AHP）对物流企业服务绩效进行评价，构建了包括客户满意度、物流效率、运输安全、服务规范性和成本控制在内的五个指标体系，并对各指标进行权重分配。
结果表明，客户满意度是最重要的指标，其次为物流效率和运输安全，服务规范性和成本控制的重要性相对较低。
研究结果可以为物流企业提供指导和参考。
关键词：层次分析法；物流企业；服务绩效；评价；指标体系正文：一、引言随着全球经济一体化和物流业的快速发展，物流企业的服务质量成为越来越受关注的话题。
企业的服务质量关系到其在市场上的竞争力和声誉，直接影响到企业的生存和发展。
因此，如何评价物流企业的服务绩效成为了研究的热点和难点。
在评价物流企业服务绩效的过程中，需要明确评价对象和评价指标。
评价对象是指被评价的物流企业，在评价指标方面，根据不同的研究背景和目的，可以从多个角度出发建立不同的评价指标体系。
本文采用层次分析法（AHP）评价物流企业的服务绩效，以客户满意度、物流效率、运输安全、服务规范性和成本控制作为评价指标。
二、层次分析法的原理层次分析法是一种科学的量化分析方法，通过将复杂的问题层次化，建立层次结构模型，从而对问题进行分析和决策。
层次分析法包括构建层次结构模型、构造判断矩阵、计算权重和一致性检验四个步骤。
1. 构建层次结构模型层次结构模型是对问题的逐级分解和重组，将问题分为若干个层次，每个层次由若干要素构成，最终形成一个整体结构。
在本文中，物流企业的服务绩效评价可以分为五个层次，分别是评价指标、评价因素、评价子因素、评价细项和评价单元。
2. 构造判断矩阵构造判断矩阵是通过对两两层次元素之间的比较，建立一个判断矩阵，矩阵的大小即为判断矩阵阶数，阶数为n的判断矩阵可以表示n个指标之间的关系。
在本文中，采用1-9标度对各指标之间的相对权重进行比较。
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层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。
它是美国运筹学家T. L. Saaty 教授于70 年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。
§1 层次分析法的基本原理与步骤人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。
层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。
运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行：（i）建立递阶层次结构模型；（ii）构造出各层次中的所有判断矩阵；（iii）层次单排序及一致性检验；（iv）层次总排序及一致性检验。
下面分别说明这四个步骤的实现过程。
1.1 递阶层次结构的建立与特点应用AHP 分析决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。
在这个模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分。
这些元素又按其属性及关系形成若干层次。
上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。
这些层次可以分为三类：（i）最高层：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结果，因此也称为目标层。
（ii）中间层：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它可以由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则，因此也称为准则层。
（iii）最底层：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等，因此也称为措施层或方案层。
递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关，一般地层次数不受限制。
每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9 个。
这是因为支配的元素过多会给两两比较判断带来困难。
下面结合一个实例来说明递阶层次结构的建立。
例1 假期旅游有、、 3 个旅游胜地供你选择，试确定一个最佳地点。
在此问题中，你会根据诸如景色、费用、居住、饮食和旅途条件等一些准则去反复比较3 个侯选地点。
可以建立如下的层次结构模型。
目标层选择旅游地准则层景色费用居住饮食旅途措施层 1.2 构造判断矩阵层次结构反映了因素之间的关系，但准则层中的各准则在目标衡量中所占的比重 .docin. 并不一定相同，在决策者的心目中，它们各占有一定的比例。
在确定影响某因素的诸因子在该因素中所占的比重时，遇到的主要困难是这些比重常常不易定量化。
此外，当影响某因素的因子较多时，直接考虑各因子对该因素有多大程度的影响时，常常会因考虑不周全、顾此失彼而使决策者提出与他实际认为的重要性程度不相一致的数据，甚至有可能提出一组隐含矛盾的数据。
为看清这一点，可作如下假设：将一块重为1 千克的石块砸成小块，你可以精确称出它们的重量，设为，现在，请人估计这小块的重量占总重量的比例（不能让他知道各小石块的重量），此人不仅很难给出精确的比值，而且完全可能因顾此失彼而提供彼此矛盾的数据。
设现在要比较个因子对某因素的影响大小，怎样比较才能提供可信的数据呢？Saaty 等人建议可以采取对因子进行两两比较建立成对比较矩阵的办法。
即每次取两个因子和，以表示和对的影响大小之比，全部比较结果用矩阵表示，称为之间的成对比较判断矩阵（简称判断矩阵）。
容易看出，若与对的影响之比为，则与对的影响之比应为。
定义1 若矩阵满足（i），（ii）（）则称之为正互反矩阵(易见， )。
关于如何确定的值，Saaty 等建议引用数字1~9 及其倒数作为标度。
下表列出了1~9 标度的含义：标度含义 1 3 5 7 9 2，4，6，8 倒数表示两个因素相比，具有相同重要性表示两个因素相比，前者比后者稍重要表示两个因素相比，前者比后者明显重要表示两个因素相比，前者比后者强烈重要表示两个因素相比，前者比后者极端重要表示上述相邻判断的中间值若因素与因素的重要性之比为，那么因素与因素重要性之比为。
从心理学观点来看，分级太多会超越人们的判断能力，既增加了作判断的难度，又容易因此而提供虚假数据。
Saaty 等人还用实验方法比较了在各种不同标度下人们判断结果的正确性，实验结果也表明，采用1~9 标度最为合适。
最后，应该指出，一般地作次两两判断是必要的。
有人认为把所有元素都和某个元素比较，即只作个比较就可以了。
这种作法的弊病在于，任何一个判断的失误均可导致不合理的排序，而个别判断的失误对于难以定量的系统往往是难以避免的。
进行次比较可以提供更多的信息，通过各种不同角度的反复比较，从而导出一个合理的排序。
.docin. 1.3 层次单排序及一致性检验判断矩阵对应于最大特征值的特征向量，经归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值，这一过程称为层次单排序。
上述构造成对比较判断矩阵的办法虽能减少其它因素的干扰，较客观地反映出一对因子影响力的差别。
但综合全部比较结果时，其中难免包含一定程度的非一致性。
如果比较结果是前后完全一致的，则矩阵的元素还应当满足：，（1）定义2 满足关系式（1）的正互反矩阵称为一致矩阵。
需要检验构造出来的（正互反）判断矩阵是否严重地非一致，以便确定是否接受。
定理1 正互反矩阵的最大特征根必为正实数，其对应特征向量的所有分量均为正实数。
的其余特征值的模均严格小于。
定理2 若为一致矩阵，则（i）必为正互反矩阵。
（ii）的转置矩阵也是一致矩阵。
（iii）的任意两行成比例，比例因子大于零，从而（同样，的任意两列也成比例）。
（iv）的最大特征值，其中为矩阵的阶。
的其余特征根均为零。
（v）若的最大特征值对应的特征向量为，则，，即定理3 阶正互反矩阵为一致矩阵当且仅当其最大特征根，且当正互反矩阵非一致时，必有。
根据定理3，我们可以由是否等于来检验判断矩阵是否为一致矩阵。
由于特征根连续地依赖于，故比大得越多，的非一致性程度也就越严重，对应的标准化特征向量也就越不能真实地反映出在对因素的影响中所占的比重。
因此，对决策者提供的判断矩阵有必要作一次一致性检验，以决定是否能接受它。
对判断矩阵的一致性检验的步骤如下：（i）计算一致性指标（ii）查找相应的平均随机一致性指标。
对，Saaty 给出了的值，如下表所示： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 的值是这样得到的，用随机方法构造500 个样本矩阵：随机地从1~9 及其倒数中抽取数字构造正互反矩阵，求得最大特征根的平均值，并定义。
（ⅲ）计算一致性比例当时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵作适当修正。
1.4 层次总排序及一致性检验 .docin. 上面我们得到的是一组元素对其上一层中某元素的权重向量。
我们最终要得到各元素，特别是最低层中各方案对于目标的排序权重，从而进行方案选择。
总排序权重要自上而下地将单准则下的权重进行合成。
设上一层次（层）包含共个因素，它们的层次总排序权重分别为。
又设其后的下一层次（层）包含个因素，它们关于的层次单排序权重分别为（当与无关联时，）。
现求层中各因素关于总目标的权重，即求层各因素的层次总排序权重，计算按下表所示方式进行，即，。
1 1 1 4 1 1/2 1 1 2 4 1 1/2 1 1/2 1 5 3 1/2 1/4 1/4 1/5 1 1/3 1/3 1 1 1/3 3 1 1 2 2 2 3 3 1 （方案层） 1 1/4 1/2 1 1/4 1/5 4 1 3 4 1 1/2 2 1/3 1 5 2 1 1 3 1/3 1 1/3 5 1/3 1 7 3 1 7 3 1/7 1 1/5 1/7 1 1 1 7 1 7 9 1 1 7 1/7 1 1 1/7 1/7 1 1/9 1 1 （层次总排序）如下表所示。
准则研究发展待遇同事地理单位课题前途情况位置名气总排序权值准则层权值0.1507 0.1792 0.1886 0.0472 0.1464 0.2879 方案层单排序权值工作1 工作2 工作3 0.1365 0.0974 0.2426 0.2790 0.4667 0.7986 0.6250 0.3331 0.0879 0.6491 0.4667 0.1049 0.2385 0.5695 0.6694 0.0719 0.0667 0.0965 0.3952 0.2996 0.3052 .docin. 根据层次总排序权值，该生最满意的工作为工作1。
计算程序如下： clc a=[1,1,1,4,1,1/2 1,1,2,4,1,1/2 1,1/2,1,5,3,1/2 1/4,1/4,1/5,1,1/3,1/3 1,1,1/3,3,1,1 2,2,2,3,3,1];[x,y]=eig(a);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1); ci1=(lamda-6)/5;cr1=ci1/1.24 w1=x(:,1)/sum(x(:,1))b1=[1,1/4,1/2;4,1,3;2,1/3,1];[x,y]=eig(b1);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1); ci21=(lamda-3)/2;cr21=ci21/0.58w21=x(:,1)/sum(x(:,1)) b2=[1 1/4 1/5;4 1 1/2;5 2 1]; [x,y]=eig(b2);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1 ); ci22=(lamda-3)/2;cr22=ci22/0.58w22=x(:,1)/sum(x(:,1)) b3=[1 3 1/3;1/3 1 1/7;3 7 1]; [x,y]=eig(b3);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1 ); ci23=(lamda-3)/2;cr23=ci23/0.58w23=x(:,1)/sum(x(:,1)) b4=[1 1/3 5;3 1 7;1/5 1/7 1]; [x,y]=eig(b4);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1 ); ci24=(lamda-3)/2;cr24=ci24/0.58w24=x(:,1)/sum(x(:,1)) b5=[1 1 7;1 1 7;1/7 1/7 1]; [x,y]=eig(b5);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(2 ); ci25=(lamda-3)/2;cr25=ci25/0.58w25=x(:,2)/sum(x(:,2)) b6=[1 7 9;1/7 1 1 ;1/9 1 1]; [x,y]=eig(b6);eigenvalue=diag(y);lamda=eigenvalue(1 ); ci26=(lamda-3)/2;cr26=ci26/0.58w26=x(:,1)/sum(x(:,1))w_sum=[w21,w22,w23,w24,w25,w26]*w1ci=[ci21,ci22,ci23,ci24,ci25,ci26];cr=ci*w1/sum(0.58*w1) 习题八 1. 若发现一成对比较矩阵的非一致性较为严重，应如何寻找引起非一致性的元素？例如，设已构造了成对比较矩阵 .docin. （i）对作一致性检验。